10 самых популярных библиотек в Python.
Python — это универсальный и широко используемый язык программирования, и его популярность в последние годы только возросла. Одной из причин такой популярности является большое количество библиотек, доступных для Python, которые позволяют разработчикам выполнять широкий спектр задач без необходимости писать весь код с нуля. В этой статье мы рассмотрим 10 самых популярных библиотек Python.
1:NumPy
Эта библиотека является краеугольным камнем экосистемы научных вычислений в Python. Он обеспечивает поддержку больших многомерных массивов и матриц, а также большую коллекцию высокоуровневых математических функций для работы с этими массивами.
Узнайте больше о Numpy по адресу:
2:Панды:
Эта библиотека широко используется для анализа и обработки данных. Он предоставляет структуры данных для эффективного хранения больших наборов данных и инструменты для работы с ними, включая фильтрацию данных, агрегирование и преобразование.
Получите больше информации о пандах по адресу:
3:Matplotlib:
Эта библиотека представляет собой библиотеку построения графиков для создания 2D-графики. Он часто используется в сочетании с NumPy и Pandas для создания визуализации данных.
Получите дополнительную информацию о Matplotlib по адресу:
4: TensorFlow:
Эта библиотека, разработанная Google, представляет собой программную библиотеку с открытым исходным кодом для машинного и глубокого обучения. Он предоставляет полный набор инструментов для создания и развертывания моделей машинного обучения.
Узнайте больше о TensorFlow по адресу:
5:Керас:
Эта библиотека представляет собой высокоуровневый API нейронной сети, написанный на Python и способный работать поверх TensorFlow. Он предоставляет удобный интерфейс для создания и обучения моделей глубокого обучения.
Узнайте больше о Керасе по адресу:
6: Scikit-learn:
Эта библиотека представляет собой библиотеку машинного обучения для Python, которая предоставляет простые и эффективные инструменты для интеллектуального анализа и анализа данных. Он включает в себя широкий спектр алгоритмов для таких задач, как классификация, регрессия, кластеризация и уменьшение размерности.
Погрузитесь глубже в Scikit — узнайте по адресу:
https://scikit-learn.org/stable/
7:Фляга:
Этот микровеб-фреймворк для Python предназначен для быстрого и простого создания веб-приложений. Он предоставляет простой и легкий способ создания динамических интерактивных веб-приложений.
Узнайте больше о возможностях Flask по адресу:
https://flask.palletsprojects.com/en/2.2.x/
8:Джанго:
Эта высокоуровневая веб-инфраструктура Python позволяет быстро разрабатывать безопасные и удобные в обслуживании веб-сайты. Он предоставляет полнофункциональную платформу с батарейным питанием для создания веб-приложений с упором на практичность и простоту использования.
Взгляните на Джанго поближе:
https://www.djangoproject.com/
9:Pygame:
Эта библиотека представляет собой набор модулей Python, предназначенных для написания видеоигр. Он предоставляет простой способ создания игр с использованием Python с поддержкой графики, звуков и пользовательского ввода.
Получите всестороннее представление о Pygame по адресу:
10:Прекрасный суп:
Эта библиотека представляет собой библиотеку Python для извлечения данных из файлов HTML и XML. Он обеспечивает простой способ извлечения данных с веб-страниц и часто используется для очистки веб-страниц.
Узнайте больше о Beautiful Soup на:
https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/
Это лишь некоторые из многих популярных библиотек, доступных для Python. Независимо от того, являетесь ли вы ученым, аналитиком данных, веб-разработчиком или разработчиком игр, у вас есть библиотека, которая поможет вам достичь ваших целей более эффективно и результативно.
